问题描述
我正在生成两个分布（例如，均值1，sd1和均值2，sd2），对它们进行卷积，然后计算从给定阈值（给定最大值）到Inf的新生成分布的积分。在这里，我正在使用库distr中的函数。
有趣的是，在积分时，如果我的原始分布呈现的值远大于阈值，则积分的输出= 0（应为= 100，表示整个分布落在阈值之后）
MWE
library(distr)
# Two distributions
mean1 <- 560
sd1 <- 4.1
mean2 <- 1570 # values to be tested: # 1570 # 1571 # 1970
sd2 <- 3.219
# Getting normal distribution for both groups
Np1 <- norm(mean = mean1,sd = sd1)
Np2 <- norm(mean = mean2,sd = sd2)
# Convolution of distributions
conv <- convpow(Np1 + Np2,1)
# Sanity check
plot(conv)
# distribution function
f.Z <- d(conv)
# This works well with any values.
min_threshold <- 1925.3
integrate(f.Z,min_threshold,abs.tol = 0L)$value * 100
# The statement below provides abnormal output depending on the tested value presented above for mean2:
max_threshold <- 1968.9
integrate(f.Z,max_threshold,Inf,abs.tol = 0L)$value * 100
在这里，我希望mean2> 1570的任何值都将有100作为输出，这表明分布在max_threshold之后的可能性为100％。取而代之的是，输出在1570之后急剧下降，直到达到0。有人能理解这种行为吗？我在这里想念东西吗？
我的机器具有Windows 10、64，R版本4.0.3和库distr 2.8.0。
此代码基于此处提供的代码： integrate() in R gives terribly wrong answer
非常感谢！
解决方法
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